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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백재현 (서강대학교) 김종락 (서강대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제35권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
65 - 71 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2025.35.1.65

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한국어 규제 문서는 독특한 구조와 복잡한 규제 텍스트 해석으로 인해 대규모 언어 모델(LLM)에 활용하기에 여러 한계가 존재한다. 따라서 이 논문에서는 한국어 규제 문서를 효율적으로 처리하기 위하여 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크를 소개하고, 이를 수정한 지식 그래프 기반 문서 변환 기법을 적용한다. 이 기법이 한국 규제 문서를 효율적으로 이해하는 방법이라는 것을 다수의 질의와 응답을 통해 보였다. 실험 결과, 이 프레임워크는 GPT-3.5 및 GPT-3.5 with RAG 모델과 비교하여 규제 문서의 이해와 해석에 있어 상당한 개선을 보였다. 이 프레임워크는 법률, 금융, 의료 분야에서 효율적인 규제 준수와 의사결정 지원에 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 생각한다.
#검색 증강 생성(RAG) #대규모 언어 모델(LLM) #규제 텍스트 처리 #지식 그래프(Knowledge graph) #구조 인식 임베딩 #Retrieval-Augmented Generation #Large Language Models #Regulatory Text Processing #Structure-Aware Embedding

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 데이터셋
4. 실험
5. 시뮬레이션 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References

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